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RAG 将 L0 降级为领域和实体 Hint

状态：待规划
严重程度：中
发现时间：2026-07-05
范围：L0 检索、metadata filter、业务可解释性

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背景

当前 L0 是基于 frontmatter / keyword 的轻量检索。它具备可解释性，但不适合作为最终相关性判断。

在引入 Spring AI VectorStore / Retriever 后，L0 更适合从“召回主链路”调整为“检索前处理和解释信号”。

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问题

当前 L0 如果唯一命中，容易被过度信任：

L0 unique hit -> 直接返回 / 优先采信

这会带来误召回风险，尤其是关键词过泛、frontmatter 质量不稳定时。

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改造方向

L0 保留，但职责调整为：

1. Domain detector

   • 识别 query 所属 category/domain。
   • 用于 Spring AI retriever metadata filter。

2. Entity extractor

   • 识别组件名、服务名、指标名、错误码、接口名。
   • 用于 query augmentation。

3. Explainability signal

   • 记录 matched keywords。
   • 解释为什么进入某个知识域。

目标链路：

query / payload
  -> L0 domain/entity hint
  -> metadata filter + query augmentation
  -> vector retriever
  -> post processor

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验收标准

• L0 不再默认作为最终检索结果直接返回。
• L0 命中的 domain/category 能传给 retriever filter。
• L0 命中的实体能进入增强 query 或工具调用记录。
• tool_invocation 能展示 L0 matched keywords 和使用方式。

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相关文件

• src/main/java/com/superbiz/agent/service/KnowledgeIndexService.java
• src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java
• src/main/java/com/superbiz/agent/service/VectorSearchService.java